云計算環(huán)境下軌跡聚集模式挖掘算法研究
發(fā)布時間:2021-11-12 07:13
隨著全球定位技術(shù)和無線通訊技術(shù)的日趨成熟以及基于位置的服務(如社交媒體、地圖導航、附近推薦等)迅速發(fā)展,產(chǎn)生了海量記錄移動對象位置序列和活動信息的軌跡數(shù)據(jù),包括時空軌跡數(shù)據(jù)和語義軌跡數(shù)據(jù)。這些軌跡數(shù)據(jù)中蘊含了移動對象的運動規(guī)律和行為模式,對其進行分析與挖掘可為公共事件檢測、公共交通優(yōu)化、城市功能區(qū)域劃分等應用提供支撐。本文研究移動對象聚集模式挖掘算法并在云計算環(huán)境下加以實現(xiàn),取得的成果如下。1.提出了基于簇包含連接的時空軌跡聚集模式挖掘算法CCJMGP(Cluster Containment Join based algorithm for Mining Gathering Pattering from Spatio-Temporal Trajectories)。首先通過聚類獲得移動對象簇;接著,利用連接操作識別規(guī)模漸增的移動對象群體作為候選聚集模式;最后驗證候選模式的正確性。該算法面向時空軌跡數(shù)據(jù),著眼于聚集群體的形成過程,利用識別聚集群體的關(guān)鍵操作——簇包含連接完成挖掘工作。為了應對海量軌跡數(shù)據(jù)挖掘的需求,本文將CCJMGP算法進行了并行化。并行化算法將移動對象簇劃分到不同的計算節(jié)...
【文章來源】:南京師范大學江蘇省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:77 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-2停留點??定義2-3?(停留點軌跡)給定移動對象〇的時空軌跡0./TO/,其對應的停留??
、—-’??圖2-2停留點??定義2-3?(停留點軌跡)給定移動對象〇的時空軌跡0./TO/,其對應的停留??點軌跡為將其時空軌跡點抽象成停留點后的序列,定義為o.sptro/?=<??St〇Pi,St〇P2,?,?stopn?>>?VI?<?i?<?71?_?1,?St〇Pi_?tzeat>e?<?St〇Pf+i.?tarrive。??定義2-4?(興趣點)興趣點指一些與人們生活密切相關(guān)且可以抽象為點的地??理空間對象(如學校、商場等),定義為一個三元組,表示為poi?=?text)。??其中〖ng表示該興趣點的經(jīng)度信息,kit表示該興趣點的維度信息,text表示該興??趣點的語義信息(如興趣點的名稱、類別、用戶評價等)。表示經(jīng)緯度??坐標為(〖np,?〖at)的空間位置對應的興趣點信息。圖2-3中紅色圖釘表示的即為地??圖中的興趣點。??\??\????,,.一—??圖2-3興趣點??定義2-5?(語義軌跡)給定移動對象的停留點軌跡o.sptra)=<stoPi>
圖3-1簇包含關(guān)系層次結(jié)構(gòu)??義3-4?(參與者)一個移動對象〇被稱為參與者,當且僅當0在一顆至少/cp個時刻,即|pat/i0|?2?A:p。??義3-5?(聚集模式)一顆聚集樹tr?是一個聚集模式,當且僅當其滿(1)聚集樹tr的高度至少為即在/ct個連續(xù)時間內(nèi)都存在簇包含關(guān)(2)參與者的數(shù)量至少是個。??果一個聚集模式對應聚集樹的根節(jié)點在其對應時刻的下一個時刻點,則這個聚集模式是一個閉合聚集模式。用P表示所有的聚集模式。??定移動對象集合0中移動對象對應的軌跡集合、時域7\群體生命周參與者數(shù)量閾值&771和參與者生命周期閾值fcp,基于簇包含連接的時模式挖掘的目標是在時域T內(nèi)發(fā)現(xiàn)軌跡集合中的所有閉合聚集模式。??連接算法的設計??“
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于時空軌跡的移動對象匯聚模式挖掘算法[J]. 張逸凡,趙斌,孫鴻艷,談超,吉根林. 數(shù)據(jù)采集與處理. 2018(03)
[2]基于GIS路網(wǎng)的公交路線軌跡算法[J]. 鐘會玲,金紅達,沈建惠,沈斌,徐夢. 計算機系統(tǒng)應用. 2017(11)
[3]大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗方法研究[J]. 譚暉,廖振松,周小翠,賀凡. 信息通信. 2017(01)
[4]基于時空圖的移動對象聚集模式挖掘方法[J]. 張峻銘,李靜林,王尚廣,劉志晗,袁泉,楊放春. 軟件學報. 2016(02)
[5]時空軌跡大數(shù)據(jù)模式挖掘研究進展[J]. 吉根林,趙斌. 數(shù)據(jù)采集與處理. 2015(01)
[6]基于R-Tree的高效異常軌跡檢測算法[J]. 劉良旭,喬少杰,劉賓,樂嘉錦,唐常杰. 軟件學報. 2009(09)
碩士論文
[1]基于蜂窩信令數(shù)據(jù)的移動軌跡清洗和預測方法研究與實現(xiàn)[D]. 錢琨.西南交通大學 2016
[2]移動對象軌道異常檢測算法的研究[D]. 姜金鳳.南京航空航天大學 2010
本文編號:3490421
【文章來源】:南京師范大學江蘇省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:77 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-2停留點??定義2-3?(停留點軌跡)給定移動對象〇的時空軌跡0./TO/,其對應的停留??
、—-’??圖2-2停留點??定義2-3?(停留點軌跡)給定移動對象〇的時空軌跡0./TO/,其對應的停留??點軌跡為將其時空軌跡點抽象成停留點后的序列,定義為o.sptro/?=<??St〇Pi,St〇P2,?,?stopn?>>?VI?<?i?<?71?_?1,?St〇Pi_?tzeat>e?<?St〇Pf+i.?tarrive。??定義2-4?(興趣點)興趣點指一些與人們生活密切相關(guān)且可以抽象為點的地??理空間對象(如學校、商場等),定義為一個三元組,表示為poi?=?text)。??其中〖ng表示該興趣點的經(jīng)度信息,kit表示該興趣點的維度信息,text表示該興??趣點的語義信息(如興趣點的名稱、類別、用戶評價等)。表示經(jīng)緯度??坐標為(〖np,?〖at)的空間位置對應的興趣點信息。圖2-3中紅色圖釘表示的即為地??圖中的興趣點。??\??\????,,.一—??圖2-3興趣點??定義2-5?(語義軌跡)給定移動對象的停留點軌跡o.sptra)=<stoPi>
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【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于時空軌跡的移動對象匯聚模式挖掘算法[J]. 張逸凡,趙斌,孫鴻艷,談超,吉根林. 數(shù)據(jù)采集與處理. 2018(03)
[2]基于GIS路網(wǎng)的公交路線軌跡算法[J]. 鐘會玲,金紅達,沈建惠,沈斌,徐夢. 計算機系統(tǒng)應用. 2017(11)
[3]大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗方法研究[J]. 譚暉,廖振松,周小翠,賀凡. 信息通信. 2017(01)
[4]基于時空圖的移動對象聚集模式挖掘方法[J]. 張峻銘,李靜林,王尚廣,劉志晗,袁泉,楊放春. 軟件學報. 2016(02)
[5]時空軌跡大數(shù)據(jù)模式挖掘研究進展[J]. 吉根林,趙斌. 數(shù)據(jù)采集與處理. 2015(01)
[6]基于R-Tree的高效異常軌跡檢測算法[J]. 劉良旭,喬少杰,劉賓,樂嘉錦,唐常杰. 軟件學報. 2009(09)
碩士論文
[1]基于蜂窩信令數(shù)據(jù)的移動軌跡清洗和預測方法研究與實現(xiàn)[D]. 錢琨.西南交通大學 2016
[2]移動對象軌道異常檢測算法的研究[D]. 姜金鳳.南京航空航天大學 2010
本文編號:3490421
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